餐厅人流实时监测系统 YOLOv8-CFANZ编程社区

餐厅人流实时监测系统通过利用现场监控摄像头，餐厅人流实时监测系统实现对餐厅区域内的人员进入数量、离开数量的统计展示。通过AI算法对摄像头捕捉的画面进行实时分析，从而精确地统计出入餐厅的人数。这一功能不仅为餐厅管理人员提供了实时的客流数据，更为特殊时段的客流疏导、分流策略提供了有力的数据支撑。当餐厅内的人员保有量达到预设的阀值时，系统会立即发出警报，提示工作人员进行客流疏导。这样一来，餐厅就能够根据实时的客流数据，合理调整服务人员的工作安排，确保每位顾客都能享受到高质量的服务。

YOLOv8 算法的核心特性和改动可以归结为如下：

提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求

Backbone:
骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数。

Head： Head部分较yolov5而言有两大改进：1）换成了目前主流的解耦头结构(Decoupled-Head)，将分类和检测头分离 2）同时也从 Anchor-Based 换成了 Anchor-Free

Loss ：1) YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式，而是使用了Task-Aligned Assigner正负样本匹配方式。2）并引入了 Distribution Focal Loss(DFL)

Train:训练的数据增强部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作，可以有效地提升精度。

餐厅人流实时监测系统 YOLOv8_神经网络

随着餐饮业的飞速发展，餐厅的人流量日益增大，特别是在节假日、周末等高峰时段，餐厅内的人流密集，给餐厅的管理和服务带来了极大的挑战。为了解决这一问题，我们推出了一款基于AI人工智能机器视觉分析识别技术的餐厅人流实时监测系统。餐厅人流实时监测系统的应用可以帮助餐厅及时疏导客流，也能够有效避免因人员过于密集而引发的安全隐患。

# From Mr. Dinosaur
 
import os
 
 
def listdir(path, list_name):  # 传入存储的list
    for file in os.listdir(path):
        file_path = os.path.join(path, file)
        if os.path.isdir(file_path):
            listdir(file_path, list_name)
        else:
            list_name.append(file_path)
 
 
list_name = []
path = 'D:/PythonProject/data/'  # 文件夹路径
listdir(path, list_name)
print(list_name)
 
with open('./list.txt', 'w') as f:  # 要存入的txt
    write = ''
    for i in list_name:
        write = write + str(i) + '\n'
    f.write(write)

餐厅人流实时监测系统通过运用AI人工智能机器视觉分析识别技术，为餐厅的管理和服务带来了革命性的改变。除了实时监测和预警功能外，该系统还能够进行多维度的人流数据采集、监测和统计分析。它不仅提高了餐厅的管理效率和服务质量，更为餐厅的持续发展提供了强大的数据支持。通过对监控区域内的人流数据进行深入分析，系统能够帮助管理人员更好地了解餐厅的客流规律，从而制定更为合理的管理和营销策略。无论是优化餐厅的布局，还是调整菜单的设计，这些精准的数据都能为管理人员提供有力的参考。